01 引言
在汽车 AI 领域,无论是高级驾驶辅助系统(ADAS)还是自动驾驶技术的研发,都需要数据。因此高质量、精准且记录完备的数据,是神经网络训练、验证及仿真测试的核心支撑。
然而,数据采集往往是 AI 开发生命周期中成本最高的环节,需要投入车辆、传感器、驾驶员、定制软件及大量工程时间。更令人困扰的是,由于传感器部署不当、校准失准、版本控制缺失或诊断元数据遗漏等可避免的问题,这笔巨额投资常常无法充分发挥价值,最终导致研发进度放缓、调试难度增加,数据可信度大打折扣。
本文介绍的 aiData 全自动化数据处理解决方案,正是为了帮助开发者从一开始就避免这些问题。该方案既助力用户打造高度自动化和开放化的自动驾驶系统,又能确保数据所有权仅属于用户本身,凭借在实际项目中积累的丰富经验,为研发团队规避 costly 失误,有效降低人力成本和计算资源消耗,加速汽车 AI 技术落地。
02 aiData核心组件
aiData由完全自有的模块和工具组成,在行业标准规范下,构建了覆盖数据采集、生成、使用、验证全流程的成熟端到端工具链。
aiData Recorder
aiData Recorder(数据记录器)搭载自适应智能数据采集软件,通过精准的传感器标定与同步技术,为自动驾驶技术生成高质量数据源。
支持多模态传感器阵列的离线与实时动态标定
实现传感器记录的高精度时间同步
aiData Auto Annotator
aiData Auto Annotator(自动标注器)是基于人工智能的多传感器自动标注方案,针对动态与静态物体实现行业顶尖的标注精度,原始数据采集后数小时即可完成处理。
同步标注激光雷达点云、相机影像等全传感器数据,构建时空统一的4D环境模型
静态物体标注准确率达100%,动态物体标注精度突破92%
aiData Metrics
aiData Metrics(指标评估系统)集成多维指标评估体系,实时监测研发进展与需求匹配度,提供数据缺口深度分析。
支持数据价值与缺失环节的智能诊断
配备神经网络算法评估工具集,涵盖环境感知、目标追踪等核心算法的基准测试
aiData Versioning System
aiData Versioning System(版本控制系统,DVS)构建了全流程透明可追溯的数据管理体系,支持多样化应用场景的定制化数据集构建。
集成前沿AI技术,提供基于文本、图像及场景的智能搜索功能
支持本地私有化部署保障数据安全,或云端部署促进全球团队高效协作
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03 aiData核心优势
可靠的传感器部署
传感器配置的可靠性是数据质量的前提,aiData通过科学规划与仿真验证,打造坚实的采集基础。
采集数据前要确保传感器配置足够可靠
在物理安装前,借助康谋 aiSim 仿真工具对传感器布局进行虚拟验证,精准排查盲区、视场重叠及量程限制等问题,优化传感器位置。同时避免将 GT 传感器安装在后视镜、后备箱盖等活动部件上,防止校准稳定性受影响。采用 AI 优化的 3D 打印加固刚性安装架,替代笨重且可能产生干扰的金属结构,既保障安装稳定性,又降低安全风险;
方案从初始阶段就配置高性能 GT 传感器,兼顾当下需求与未来技术演进;在传感器集成过程中,充分考量新增传感器对数据处理流程的影响,预留充足验证时间,确保传感器与系统的适配性,为多轮数据采集提供统一、可靠的硬件基础。
精准校准与同步
传感器的校准精度与时间同步精度直接决定数据集价值,aiData通过自动化技术实现校准与同步的精准管控。
传感器校准与同步
aiData 根据具体应用场景定义校准公差,针对最严格的使用需求设定精度标准,而非采用统一标准;此外搭载自动化校验工具,在每次行驶过程中或行驶后持续监测校准状态,及时发现偏差。同时对所有校准变更进行版本记录,明确校准数据的有效区间,确保调试过程可追溯,有效管理传感器漂移问题。
aiData 还优先选用支持硬件同步的传感器,并内置实时诊断功能,动态验证时序准确性,自动标记异常情况,避免因校准或同步失误导致数据集失效。
智能记录软件配置
高效的记录软件是数据完整性的保障,aiData 采用精细化配置确保数据可追溯、可复用。
可部署在后备箱下部空间
记录原始数据而非经过后处理的输出,为未来的重新处理预留空间;
全面记录传感器输出、系统状态、GPS 信息、诊断标记、操作员备注及环境条件等各类数据,形成完整的元数据链路。
通过单一操作界面即可实现传感器参数控制、元数据自动生成,确保数据流的一致性与可追溯性。
同时Logger和Convertor等设备可灵活安装于行李舱地板下方,不影响后备箱正常使用,兼顾实用性与空间利用率。
驾驶员实时反馈
为杜绝因传感器故障导致的无效采集,aiData 配备实时驾驶员仪表盘,直观展示系统运行状态,让驾驶员能够即时发现异常。
实时驾驶仪表盘
仪表盘设计注重可视性与易用性,通过清晰的视觉提示帮助驾驶员快速识别错误。
此外内置动态诊断机制,针对传感器过热、遮挡、同步丢失等问题设定明确阈值,一旦触发即向驾驶员发出干预提示,确保 500 公里等长距离采集任务中数据的连续性与有效性,避免后期才发现数据失效的情况。
优化数据上传与管理
数据的可访问性直接影响其价值发挥,aiData 通过自动化流程与智能管理功能,让数据快速转化为研发动力。
支持热插拔标准SSD,实时显示数据上传状态
在车辆完成采集任务的现场部署上传站,支持热插拔标准 SSD,实现数据自动上传并立即启动处理流程,无需等待数天甚至数周让工程师获取数据。
若连接被测软件(SuT),可利用采集过程中生成的自动标记,优先处理软件置信度低于预期的关键数据;此外能够通过跟踪诊断趋势与阈值变化,提前发现硬件潜在问题并及时处理。所有记录数据及诊断信息均实现自动上传、处理与索引,确保团队能够快速获取所需数据,保持研发敏捷性。
04 结语
高质量数据是自动驾驶技术落地的核心基石,而 aiData 凭借覆盖数据采集、标注、评估、管理、补充的全流程自动化能力,解决了传统数据处理中成本高、效率低、质量差、安全风险大等痛点。
aiData 以精准高效的技术能力、灵活安全的部署模式、贴合需求的定制化服务,已经成为 OEM 厂商与 Tier-1 供应商在自动驾驶研发路上的可靠伙伴。













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